Modular und zukunftssicher Deutschlands Maschinenbau auf dem Weg zur digitalen Zukunft

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Die deutsche Maschinenbauindustrie steht seit Jahrzehnten für Präzision, Ingenieurskunst und Innovationskraft. Doch die Spielregeln ändern sich aktuell rasant.

Globale Wettbewerber investieren massiv in Forschung und digitale Technologien, beschleunigen die Markteinführung neuer Lösungen und verfolgen aggressive Expansionsstrategien. Spitzenqualität ist längst kein Synonym mehr für längere Lieferzeiten – heute liefern internationale Anbieter vergleichbare Qualität in kürzerer Zeit und kommen damit den gestiegenen Anforderungen von Kunden nach. Deutschlands Marktführerschaft im Maschinenbau steht auf dem Prüfstand und könnte ohne klare Linie im globalen Markt ins Wanken geraten. Unternehmen müssen entschlossen auf die Herausforderungen der Digitalisierung reagieren.

Insbesondere bei softwaregestützten Lösungen hinken viele Unternehmen in Deutschland hinterher – sie drohen, im industriellen Automatisierungsprozess den Anschluss zu verlieren. Der Mangel an qualifizierten Fachkräften, vor allem an Ingenieuren, verschärft diese Herausforderungen zusätzlich. Die Frage lautet daher: Wie kann die deutsche Maschinenbauindustrie ihre Spitzenposition behaupten oder sogar weiter ausbauen?

Philipp Wallner, Global Industry Manager Industrial Automation and Machinery bei MathWorks, erläutert, welche Herausforderungen Maschinenbauer derzeit beschäftigen und welche innovativen Lösungen führende Unternehmen in Deutschland implementieren müssen, um im aktuellen wirtschaftlichen Klima erfolgreich bleiben zu können.

Modulare Softwarearchitekturen als Enabler für Innovation im Maschinenbau

Der Schlüssel liegt in der konsequenten Nutzung modularer Softwarearchitekturen. Unternehmen müssen verstärkt in die kontinuierliche Entwicklung moderner und modularer Produkt- und Softwarearchitekturen investieren, um international wettbewerbsfähig zu bleiben. Denn sie bilden die Basis, um zukunftsweisende Technologien effizient zu implementieren und Entwicklungsprozesse nachhaltig zu transformieren. Für den Maschinenbau bedeutet dies, dass Softwarelösungen und Produktionssysteme flexibel an unterschiedliche Maschinen, Fertigungslinien oder Prozesse angepasst werden können, ohne dass bestehende Systeme umfassend umgebaut werden müssen. Durch diese Flexibilität lassen sich komplexe Systeme effizient managen, Produktentwicklungen beschleunigen und rasch auf veränderte Marktanforderungen anpassen.
 Gerade im Maschinenbau gewinnt der modulare Aufbau der Software zunehmend an Bedeutung, da Kunden immer häufiger individuell zugeschnittene Maschinen für spezifische Anwendungen nachfragen – und das zu wettbewerbsfähigen Preisen. Modulare Architekturen ermöglichen eine hohe Variantenanzahl an Maschinen und Lösungen, indem einzelne Softwaremodule flexibel kombiniert und angepasst werden können. Gleichzeitig bleibt die Wartbarkeit gewährleistet, da abgegrenzte Komponenten gezielte Änderungen, Wartung und Erweiterungen gestatten. So lassen sich maßgeschneiderte Kundenanforderungen effizient bedienen, ohne dass komplette Systeme neu entwickelt werden müssen.

Expertenumfrage Maschinenbau

„KI ist für den Maschinenbau eine Schlüsseltechnologie“

Zudem erleichtert der modulare Ansatz die Integration neuer Technologien und Funktionen, etwa aus dem Bereich der Künstliche Intelligenz (KI). Für Unternehmensentscheider bedeutet das: Sie steigern dadurch nicht nur die Innovationskraft ihrer Organisation, sondern optimieren Kostenstrukturen, verkürzen die Time-to-Market und verbessern nachhaltig ihre Wettbewerbsfähigkeit.

Zukunftssichere Technologien einführen und nutzen

Moderne Entwicklungsprozesse im Maschinenbau profitieren zunehmend von digitalen Methoden und aktuellen Software-Technologien. Model-Based Design ermöglicht es, Produkte und Systeme virtuell zu entwerfen, zu testen und zu optimieren, lange bevor physische Prototypen entstehen. Als Digitale Zwillinge werden Modelle in einer realitätsnahen, virtuellen Umgebung im Industrial Metaverse simuliert, Risiken frühzeitig erkannt und die Markteinführung der Maschine beschleunigt. Künstliche Intelligenz unterstützt diesen Prozess, indem sie große Datenmengen analysiert, Muster erkennt, aus den Daten lernt und Prognosen erstellen kann. KI erleichtert dadurch fundierte Entscheidungen, automatisiert wiederkehrende Aufgaben und trägt zur kontinuierlichen Optimierung von Abläufen bei.
 Diese Methodiken verkürzen Entwicklungszyklen von Stunden auf Sekunden, erhöhen die Anpassungsfähigkeit von Regelungssystemen und verbessern die Produktqualität bei gleichzeitiger Steigerung von Flexibilität und Effizienz. Intuitive Entwicklungs-Tools ermöglichen es Fachkräften, ihr domänenspezifisches Wissen direkt in den Entwicklungsprozess einzubringen und gemeinsam sowie mit KI-gestützten Methoden innovative Lösungen zu erarbeiten. Die Zusammenarbeit zwischen Ingenieuren und Softwarespezialisten wird dadurch erheblich vereinfacht, da technische und softwareseitige Anforderungen nahtlos integriert werden können. Mithilfe von MathWorks-Tools wie Matlab und Simulink und dem Aufbau von Know-how lässt sich die langfristige Wettbewerbsfähigkeit sichern, indem der Bedarf an hochspezialisierten Software- und KI-Experten gesenkt wird.

Regulatorische Sicherheit als Wettbewerbsvorteil

Mit der zunehmenden Digitalisierung steigen auch die Anforderungen an die Cybersicherheit. Die Einhaltung des Cyber Resilience Act (CRA) wird zum integralen Bestandteil der Produktentwicklung. Unternehmen, die modellbasierte Workflows nutzen, können ihre eingebettete Software von Anfang an dokumentieren, verfolgen und simulieren. So lassen sich regulatorische Risiken minimieren und Compliance-Anforderungen effizient und reproduzierbar erfüllen.

Praxisbeispiele: Digitalisierung ist Realität

Innovationsführer wie Krones und Siemens Energy setzen diese Ansätze bereits erfolgreich um. Bei Krones entwickeln Ingenieurteams mit Matlab KI-basierte Prozesssteuerungs- und Qualitätsüberwachungslösungen für Produktionsanlagen. Durch Simulation, Validierung und automatische Codegenerierung werden KI-Modelle effizient auf industrielle Steuerungen gebracht, was Transparenz und Genauigkeit erhöht. Siemens Energy nutzt Matlab und Simulink, um Herausforderungen bei Design und Integration frühzeitig zu erkennen und gezielt anzugehen – noch bevor der erste physische Prototyp gefertigt wird.

Die Maschinenbau-Zukunft aktiv gestalten 

Die Wettbewerbsfähigkeit des deutschen Maschinenbaus hängt maßgeblich davon ab, wie konsequent Unternehmen Model-Based Design, KI, hardwareunabhängige Codegenerierung und Digitale Zwillinge in ihre Wertschöpfungsketten integrieren. Wer diese Technologien durchgängig einsetzt, kann Entwicklungszyklen deutlich verkürzen, regulatorische Vorgaben effizient erfüllen und die Innovationskraft gezielt steigern. Entscheidend ist ein klarer Fahrplan: Bestehendes Fachwissen bewahren, durch KI skalieren und schrittweise in vernetzte, modellgetriebene Prozesse überführen. Unternehmen, die jetzt handeln, sichern sich nicht nur den Vorsprung im globalen Wettbewerb, sondern gestalten aktiv die nächste Ära im deutschen Maschinenbau.